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Record W7062765179

Utilisation du pXRF pour l’analyse des dépôts de surface et introduction au laboratoire mobile du Quaternaire du MERN.

2021· other· fr· W7062765179 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspaceINRS (National Institute for Scientific Research (Canada)) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicAdvanced Power Generation Technologies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisPilotageNatural regenerationAerial survey
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans plusieurs régions du Québec, les dépôts de surface sont une entrave à la cartographie du socle rocheux et à l’exploration minérale. L’étude et l’analyse de ces dépôts permettent néanmoins de caractériser la nature du socl e sous-jacent et de générer des vecteurs d’exploration dans des secteurs en fort déficit de connaissances. La Direction de l’acquisiti on des connaissances géosci entifiques (DACG) réalise annuellement des levés du Quaternaire dont l’un des objectifs est d’acquérir des connaissances géoscientifiques dans des secteurs ayant subi la glaciation, afin d’évaluer et de mettre en valeur le potentiel minéral de ces régions. Pour ce fa ire, différents types d’analyses sont réalisées à partir d’échantillons prélevés dans la couche de dépôts superficiels. Dans le but d’enrichir les méthodes analytiques employées lors de ces projet s, il a été décidé de déployer des analyseurs portatif s par fluorescence des ra yons X (pXRF) sur le terrain afin d’obtenir rapidement des mesures géochimiques non destructives. À terme, l’utilisation de ce type d’appareils devrait permettre de diminuer la quantité d’échantillons à prélever et à transporter, d’augmenter le nom bre d’analyses par projet et de faciliter le suivi lors de l’identification de zones anomales. Préalablement à la mise en œuvre de ces appareils, il est nécessaire d’établir un protocole d’analyse robuste permettant l’obtention de mesures géochimiques fiables et adaptées. Ce protocole est développé dans la perspective d’obtenir des mesures les plus justes et précises possibles, tout en limitant le temps de préparation et de mesure. Le présent rapport décrit les différents éléments du protocole d’analyse pour l’environnement secondaire, comprenant l’étalonnage des appareils à partir de matériaux de référence certifiés, l’établissement de lim ites de détection et la détermination des différents paramètres analytiques (préparation,temps d’analyse, mode d’analyse, etc.). Ces éléments sont présentés en conclusion de ce rapport. Ce protocole d’analyse fera l’objet de tests sur le terrain au cours de la prochaine année afin d’en valider son application.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.918
Threshold uncertainty score0.163

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
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